自从杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）在60分钟著名地宣布亚马逊正在开发基于无人机的交付技术以来，供应链机器人技术领域就已经出现了“赶紧等待”的感觉。截至2019年，该技术甚至还没有达到有限的部署，并且对物流整体转型的预测还为时过早。但是，这并不意味着供应链和物流行业不会因为无人机，机器人和其他自动化技术而发生重大变化。
供应链机器人技术的最重要进步主要是到达仓库和履行中心内部，而不是最后一英里。如今，供应链无人机和机器人已不再在客户家中放下包裹，而是在捡物品，盘点存货和扫描条形码。因此，即使自动化交付革命尚未到来，无论大小，企业都在寻找许多使自动化技术发挥作用的方法。
但是，问题仍然存在：这些技术的可信度如何？是否可以指望它们提供值得投资的日复一日的性能和安全性？许多企业已经向自动化领域迈出了一大步，他们看到了良好的结果吗？ERP系统如何为无人机技术提供有用的补充？
在企业界，将重复性任务委派给自我操作系统并不是什么新鲜事。长期以来，自动化一直是许多制造业的主导。但是，在仓库和履行中心管理领域出现了新的机遇。
得益于机器学习的强大功能，企业可以创建精益的供应链运营，这与不使供应链流程自动化的组织相比，具有许多优势：
减少了分配给低价值任务的资源。
降低间接费用和人员成本。
提高了快速扩展的能力。
降低重复和人为错误的脆弱性。
更主动的库存管理方法。
改进了根据要求收集数据的能力。
这些技术的用例多种多样，并且每天都在开发。他们当前和拟议的申请清单包括：
通过先进的航拍摄像机和地理传感器对库存进行监控和周期盘点，然后通过标记潜在问题的系统进行报告，例如库存不足的物品和SKU到位。
拣选物品，特别是那些架子上的垃圾桶太高而工人无法自己拿到的物品。
自动驾驶和自动辅助叉车。
货物到人分拣系统，其中的自动存储检索系统（ASRS）将分拣的 SKU带给员工进行包装和运输。
为单个客户组装和包装定制的混合托盘。
完全自动化整个仓库，包括诸如卸货集装箱之类的繁重任务。
机器人流程自动化（RPA），使用软件结构和AI聊天机器人来改善从客户服务到会计的流程。
尽管并非所有这些技术都已准备好广泛推广，但毫无疑问，该行业处于上升趋势。供应链RPA现在是一个资本雄厚的行业，预计到2019年将达到17亿美元，其中Automation Anywhere和UiPath等领导者筹集了数亿美元。空中仓库无人机以总部位于加利福尼亚的PINC形式尤为突出，该公司的董事会成员中包括前沃尔玛高管，并致力于在沃尔玛的配送中心部署该公司的无人机。
因此，有迹象表明，未来几年将在实施供应链自动化方面大有推动力，但是预期会产生什么样的结果呢？
随着投资流入供应链机器人行业，公平地询问该技术是否正在履行其诺言。答案似乎在很大程度上是“是”，但具有一些重要的限定条件。
首先，这是个好消息：现有统计数据表明，这些技术正在创造价值和效率方面的巨大收益。快速浏览来自商业世界中的数据表明，一些企业从自动化和机器学习技术中获得了积极的成果：
制造商已经使用机器人数十年了，通常效果非常好。实际上，自2010年以来，美国汽车制造商的生产率每年增长16％，而这一增长主要归功于他们对机器人技术的广泛使用。值得一提的是，协作机器人或旨在与人类一起工作的机器人具有出色的任务灵活性和较小的占地面积。
德意志银行（Deutsche Bank）2016年的一份报告发现，亚马逊在2012年收购了机器人制造商Kiva，导致运营支出减少了20％，即每个在其中部署机器人的仓库的运营成本减少了约2200万美元。引入机器人后，仓库效率大幅提高，周期从60到75分钟骤降至15分钟左右。机器人还帮助最大化了仓库空间的容量，在机器人辅助位置，库存空间增长了50％。
麦肯锡报告显示，具有机器学习功能的供应链管理软件具有卓越的价值，可大大减少缺货，并帮助零售业的早期采用者更有效地转移库存。在预测分析和改进的库存管理之间，支持AI的供应链管理显示出令人难以置信的希望-与许多机器人技术不同，它可以立即实施。
但是，不幸的是，在这一领域可靠的性能数据很少。机器人技术尚处于起步阶段，因此很难获得有关其实际性能的大量数据。此外，随着自动化技术的不断发展和变化，挑战不断显现出来，而且通常很难预测下一步将出现什么。
投资自动仓库系统仍然使许多企业感到紧张，他们的谨慎是可以理解的。供应链机器人技术的许多关键方面仍存在关于其安全性和可扩展性的重要问题：
像亚马逊这样的强力参与者可能已经在其仓库中实现了机器人的广泛实施，但是很少有企业拥有这种资源。由于中小型企业无法利用规模经济，因此为中小型企业实施机器人系统面临巨大挑战。随着基本机器人模型价格的下降（尤其是协作机器人的问世），以较小的规模实现自动化已开始成为一种更可行的选择-但该领域仍然显然会青睐更大的参与者。
在仓库中让自动机器人与人类一起工作是一个充满挑战的安全问题。一些企业，例如亚马逊，已选择通过让机器人在仓库的不同区域工作来应对这一挑战。为了安全起见，在其设施中装有协作机器人的其他公司选择降低其机器人速度。无论企业选择哪种策略，所有利益相关者都应该熟悉OSHA的机器人法规。
仓库无人机尚未得到足够广泛的实施以收集有关其安全性的真实数据。许多公司都采取谨慎的态度，并且只有在工人不在仓库或工人不能去的地区时才运行无人机。著名的无人机公司AutoModality设计了导航软件，声称可以使无人机安全地避开工作人员，但尚未获得有关其功效的公共数据。
关于室内无人机的法律基本上不存在，但是责任仍然是一个问题。管制无人机使用的大多数法律都集中在室外应用，因为它们对飞机和直升机构成了潜在的危险。由于FAA并不认为室内位置是可通航的领空，因此它没有规范室内无人机的使用。也许令人惊讶的是，OSHA也没有。但是，使用无人机而未采取适当安全预防措施的企业可能要承担法律责任。
最后，供应链自动化中大多数稳定且成功的技术都集中在所谓的“窄带AI”上。窄带AI是为出色完成一项任务或一组任务而构建的，例如扫描库存或通过聊天机器人回答客户的问题。任务越窄，当前的AI解决方案往往会执行得越好。例如，无人驾驶汽车算是狭窄的AI，但涉及的任务是如此复杂，以至于AI工程师尚未创建出真正的公路就绪型汽车。这与“通用AI”形成鲜明对比，“通用AI”寻求创建可以轻松学习新任务，克服新障碍并开发自己的解决方案的AI。大多数自动化专业人员都认为，通用AI仍有很长的路要走。因此，尽管企业可以期望AI继续快速发展，
随着企业在自动化过程中起伏不定，许多人发现了首先奠定基础的重要性。输入的质量会对自动化系统的效率产生巨大影响，而无人机和机器人无法解决公司仓库运营中已经存在的问题，因此在引入自动化之前改善这些因素是关键。
例如，没有仓库库存管理系统的企业，无论仓库无人机多长时间进行一次库存，仍然面临更大的库存不足和错放物品的风险。将不准确的数据输入其自动化系统的系统不太可能会看到很大的改进，因此必须由企业来确保他们使用的是最准确的数据和最合适的平台。
对于正在考虑添加重要的自动化元素的任何企业，ERP系统和仓库管理软件平台都可以提供必要的数据改进。现在，许多ERP系统都提供了可通过其平台同步自动化仓库流程的工具，从而使具有证书的员工可以轻松地修改和优化它们。RPA是ERP集成的一个特别合适的领域，因为它的过程通常需要轻松访问数据。
考虑以下一些用于集成机器人和ERP的用例：
由于机器人可以与ERP系统同步，因此它们可以创建实时数据流，从而在扫描和拾取时更新系统。
经理可以为各种SKU设置目标库存水平，并且进行库存的机器人和无人机可以自动标记和重新订购库存不足的物品。
一些增值服务，例如CNC加工，可以通过ERP软件实现自动化。
RPA系统可以执行许多占用员工时间的“繁忙工作”任务，从而简化从传统ERP到基于云的模型的过渡。
聊天机器人可以在一个通用平台上与RPA系统集成，以向客户提供有关特定产品是否有库存以及大约需要多长时间交付的最新信息。
总体而言，人工智能和ERP集成仍处于起步阶段。并非每个ERP系统都可以为每个自动化功能构建，并且许多供应商目前正在努力扩展其自动化功能。因此，投资其中一个或两者的企业应确保首先与软件供应商交谈，并研究他们感兴趣的仓库和分销软件的公正信息。
仓库和物流管理比以往任何时候都更具竞争力，而技术仅增加了对跟进的不懈需求。无人机，机器人，协作机器人，RPA和其他自动化仓库管理工具无疑是未来的潮流，但大多数企业应注意，他们应该顺应潮流，而不是追赶潮流：
当投资自动化时，专注于自动化如何解决显着的痛点或增强核心竞争力，而不是寻找新颖的用例，通常是一个更安全的选择。
在实施自动化系统之前，请确保要使用坚实的数据基础，并检查ERP供应商是否可以提供自动化解决方案。像十大ERP所提供的那样，一个 ERP信息数据库是一个很好的起点。
没有资本的企业不应该急于进行机器人技术投资。相反，他们应该探索小规模自动化选项（如RPA）的许多潜在好处。
实施仓库机器人和无人机技术时，请严格关注安全性。
供应链自动化的美好新世界正在等待。但是所有企业都应该记住，这是一套非常年轻的技术-因此，不要强迫不合适的技术，并且要保持怀疑态度，直到价值得到证明。
客服毛燕